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Explorando a localização e orientação de fotografias pessoais para descoberta de pontos de interesse baseada em agrupamento.

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dc.creator.ID LACERDA, Y. A. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/5890923112747925 pt_BR
dc.contributor.advisor1 MARINHO, Leandro Balby.
dc.contributor.advisor1ID MARINHO, L. B. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/3728312501032061 pt_BR
dc.contributor.advisor2 BAPTISTA, Cláudio de Souza.
dc.contributor.advisor2ID BAPTISTA, C. S. pt_BR
dc.contributor.advisor2Lattes http://lattes.cnpq.br/0104124422364023 pt_BR
dc.description.resumo A descoberta de conhecimento a partir de grandes repositórios online de fotografias tem sido uma área de pesquisa bastante ativa nos últimos anos. Isso se deve principalmente a três fatores: incorporação de câmeras digitais e sensores de geolocalização aos dispositivos móveis; avanços na conectividade com a Internet; e evolução das redes sociais. As fotografias armazenadas nesses repositórios possuem metadados contextuais que podem ser utilizados em aplicações de descoberta de conhecimento, tais como: detecção de pontos de interesse (POIs); geração de roteiros de viagens; e organização automática de fotografias. A maioria das abordagens para detecção de POIs parte do princípio que as áreas geográficas onde uma grande quantidade de pessoas capturou fotografias indica a existência de um ponto de interesse. Porém, em muitos casos, os POIs estão localizados a uma certa distância desse local na orientação em que a câmera estava direcionada, e não no ponto exato da captura da fotografia. A maioria das técnicas propostas na literatura não consideram o uso da orientação no processo de detecção de pontos de interesses. Dessa forma, este trabalho propõe novos algoritmos e técnicas para detecção de pontos de interesse em cidades turísticas a partir de coleções de fotografias orientadas e georreferenciadas explorando de diversas formas a orientação geográfica. Esta pesquisa comprovou a importância do uso da orientação nos novos algoritmos voltados para detecção de pontos de interesses. Os experimentos, utilizando uma base de dados real de grandes cidades, demonstraram que os algoritmos considerando a orientação conseguem, em alguns cenários, superar os que não a consideram. Também foram propostas novas métricas de avaliação e uma ferramenta para auxiliar as atividades de descoberta de conhecimento baseada em grandes massas de fotografias. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI pt_BR
dc.publisher.program PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Ciências pt_BR
dc.subject.cnpq Ciência da Computação pt_BR
dc.title Explorando a localização e orientação de fotografias pessoais para descoberta de pontos de interesse baseada em agrupamento. pt_BR
dc.date.issued 2017
dc.description.abstract The knowledge discovery from huge photo repositories has been a very active area of research in the last years. This is due to three facts: the incorporation of digital cameras and geolocation sensors in mobile devices; the advances in Internet connectivity; and the evolution of social networks. The photos stored on those repositories have contextual metadata. Those metadata could be used for many applications of knowledge discovering, such as: Point of Interest (POI) detection; generating of tourist guides; and automatic photo organization. Most approaches for POI detection assume that geographic areas with high density of photos indicate the existence of a point of interest in that area. However, in many cases, the POIs are located in a certain distance of that position in direction where camera was aiming, and not in the exact point of photo shooting. Most of related work do not consider the use of orientation in the process of POI detection. In this way, we propose a set of algorithms and techniques for POI discovery in touristic cities using geotagged and oriented photos collection exploring the geographic orientation in different ways. This research has proven the importance of the usage of orientation in the new algorithms for POI detection. In the experiments with collections related to big cities, the algorithms considering orientation, in several scenarios, have beaten those that do not consider. Also, new metrics of evaluation have been proposed and a new framework to assist all the tasks for knowledge discovery based on huge photo collections. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/703
dc.date.accessioned 2018-05-16T14:43:46Z
dc.date.available 2018-05-16
dc.date.available 2018-05-16T14:43:46Z
dc.type Tese pt_BR
dc.subject Descoberta de Conhecimento pt_BR
dc.subject Detecção de Pontos de Interesse pt_BR
dc.subject Fotos Orientadas pt_BR
dc.subject Metadados pt_BR
dc.subject Ponto de Interesse pt_BR
dc.subject Agrupamento Multimídia pt_BR
dc.subject Agrupamento de Fotos pt_BR
dc.subject Knowledge Discovery pt_BR
dc.subject Point-of-Interest Detection pt_BR
dc.subject Oriented Photos pt_BR
dc.subject Point-of-Interest pt_BR
dc.subject Metadata pt_BR
dc.subject Multimedia Clustering pt_BR
dc.subject Photo Clustering pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator LACERDA, Yuri Almeida.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.description.sponsorship Capes pt_BR
dc.identifier.citation LACERDA, Y. A. Explorando a localização e orientação de fotografias pessoais para descoberta de pontos de interesse baseada em agrupamento. 2017. 125 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2017. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/703 pt_BR


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